製品
ノーコードでの設定から精密なデータ診断までをつなぐ、再現性の高い一連のAI練習の仕組みを示したイラストです。

セールスイネーブルメントのコンサルティング後に何が残るか

セールスイネーブルメントのコンサルティングを終えた時点では、営業プロセスの定義もプレイブックも手元にそろっています。ところが走り出したあと、毎週の練習を回し、シナリオを足していくのは社内の担当者です。分かれ目は提案の中身ではなく、引き渡された後に自社だけで回る設計になっているかにあるのです。

引き渡しの後、練習を回すのは誰か

資料はそろい、練習は止まる

コンサルティングの期間中は、営業プロセスの定義からプレイブック、トレーニングのカリキュラム、評価シートまでが整います。契約が切れる頃には、必要な成果物は手元に残っています。問題はその先です。プレイブックを最新の商談に合わせて直し、練習後の振り返りを続ける作業は、社内の担当者の仕事として残ります。ところが、この役割が誰のものかを決めずにプロジェクトを終える組織は少なくありません。イネーブルメントの担当者が他の業務を抱えたまま兼務すると、更新のたびに手間がかかり、数カ月で練習の頻度が下がっていきます。

外部に頼り続ける前提

もう一つ見落とされやすいのは、引き渡しの設計です。シナリオを一つ直すだけでも外部の担当者やIT部門への依頼が必要な形になっていると、反映までに数週間かかるケースも少なくありません。成果物は手元にあるのに、更新の判断が自社の外にある状態が続くのです。

期間中と終了後で変わる役割

期間中に整う範囲

コンサルティングの期間中に整うのは、あるべき姿の言語化と、それを支える文書です。営業プロセスの定義やプレイブック、評価シートは、外部の知見を入れたほうが早く形になります。ここは委ねてよい範囲と考えられます。

引き渡しの設計

もう一つは、引き渡しの形です。運用の権限が自社の担当者に渡る設計になっているか、更新のたびに外部への依頼が要る設計なのか、契約を結ぶ前に確かめておけます。

継続の担い手

最後に残るのが、継続を担う人の問題です。練習の場を用意し、シナリオを足していく作業を兼務の担当者が抱えたままにしないために、仕組みの側で軽くできる部分を探しておけます。

3分で、相手を説得できるか試してみよう

業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です
3分で、相手を説得できるか試してみよう

業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です

構築は任せ、運用は社内に戻せます

柔軟なハイブリッド型の導入で、単一のIT体制に縛られることなく最短2週間で運用を始められることを示した画面です。

代行構築と自社構築の併用

素材を渡して構築を任せるモデルと、標準テンプレートを使って自社でノーコードで作るモデルの両方があります。最初は代行で立ち上げ、慣れた段階で自社運用へ移せるため、ベンダーに依存し続けない形を選べます。

シナリオの修正を社内で完結できます

見やすい管理画面で、顧客の感情のトーンや反論のパターンをドラッグ操作で設定し、練習シーンを数秒で公開できる画面です。

ノーコードの管理画面

管理権限を事業部門へ開放できるため、IT部門に依頼しなくても、シナリオの修正から現場への反映までを社内で進められます。市場や商談の変化に合わせて練習の中身を差し替えられ、反映までの時間を短くできます。

引き渡し後も振り返りの材料が残ります

チームのデータを可視化するパソコン向けの管理画面で、スコア分布の濃淡とワンクリックでの学習成果の書き出しを示した画面です。

商談段階別の評価と伸び幅

練習が終わるたびに商談の段階ごとの評価と改善点が自動でそろい、初回からの伸び幅も追えます。AIが担うのは練習相手と評価の標準化までで、目標を決めて動機づけるのは社内のマネージャーの役割です。

自社の判断で段階を進めた例

体外診断領域の医療機器企業

体外診断分野の大手企業が、AIコーチングによって医療機器チームの製品説明力と臨床コミュニケーション力を高めている事例のイラストです。

第1段階は対面での1対1コーチングに頼り、負荷が高い割に効果が出にくい状況でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでAIによる模擬練習を取り入れました。

次の段階へ進む判断は自社側が主導し、AIとの対話型トレーニングまで自力で進めました(出典:導入企業へのヒアリング)。

通信系の店舗運営企業

日本の大手通信系小売チェーンが、移動中の時間を使って通信プランの反論対応と成約の練習を場所を問わず行っている事例のイラストです。

6,000名規模で店舗網が急拡大し、新人の早期の立ち上がりが急務でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこで販売スキルとコンプライアンスの練習を一つのシナリオにまとめました。

その結果、短い育成期間でも必要な練習を終えられる体制が整いました(出典:導入企業へのヒアリング)。

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UMUが選ばれる理由

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国内導入企業
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世界203カ国でユーザー
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ITreview Best Software in Japan 2022
UMUとは
2015年に設立されたグローバルAIソリューションカンパニーです。AIを活用したオンライン学習プラットフォーム「UMU」を核に、学術的な根拠に基づいた実践型AIリテラシー学習プログラム「UMU AILIT(ユーム エーアイリット)」、セールスイネーブルメントソリューション「UMU AIロープレ」などの提供により、AI時代の企業や組織における学習文化の醸成とパフォーマンス向上を支援しています。
導入実績
業界トップクラスの生命保険会社・電機メーカー・製薬会社など、日本を代表する大企業が導入
製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
従業員1,000名以上の大企業を中心に、営業教育や新入社員研修で導入が拡大
導入事例インタビューを公式サイトで多数公開
セキュリティ・コンプライアンス
ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
ISO/IEC 27017:クラウドサービスに関する情報セキュリティ管理策
SOC 3:トラストサービス規準報告書
ISO/IEC 27018:クラウドサービス上における個人情報セキュリティに関する国際規格
ISO/IEC 27701:プライバシー情報マネジメントシステム (PIMS)
GDPR:EU一般データ保護規則
HIPAA:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
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